Progetto didattico
Reidentificazione degli oggetti in un sistema di telecamere di sorveglianza multiple
精东影业 Image Focus
Le telecamere di sorveglianza sono oggi elementi pervasivi nelle nostre citt脿: fungono da deterrente contro le attivit脿 illegali o le infrazioni stradali, aiutano a indagare sui crimini e possono fornire utili analisi del traffico e delle persone. La raccolta e l'analisi di flussi video da pi霉 fonti, possibilmente in tempo reale, pone una serie di sfide etiche, legali e tecniche. Come ingegneri ci concentriamo principalmente su quest'ultima questione, lasciando le prime due a politici e avvocati.
In questo progetto si 猫 realizzata una soluzione in grado di identificare nuovamente lo stesso oggetto quando questo si sposta da una telecamera all'altra. Questo approccio consente agli operatori di sorveglianza di interrogare rapidamente il sistema mediante criteri di ricerca morfologici o cromatici, invece di guardare centinaia di flussi video, consentendo poi agli operatori di selezionare e tracciare automaticamente gli oggetti interessanti all'interno di diverse telecamere di sorveglianza situate in diverse aree di una citt脿.
In questo lavoro abbiamo realizzato un algoritmo software in grado di re-identificare pedoni e veicoli in diversi flussi video. Quando si cerca di re-identificare un particolare oggetto, l'obiettivo dell'algoritmo non 猫 quello di re-identificare l'oggetto con una probabilit脿 del 100%, ma piuttosto di presentare un elenco di oggetti che potrebbero corrispondere a quello originale.
La reidentificazione avviene calcolando una distanza tra i diversi oggetti, che corrisponde alla differenza complessiva tra questi oggetti. La distanza viene calcolata eseguendo diversi algoritmi sugli oggetti; ogni algoritmo prende in considerazione diverse caratteristiche degli oggetti, come la forma o il colore, per calcolare quanto un oggetto 猫 diverso da un altro.
Conclusioni
In questo lavoro abbiamo realizzato un algoritmo software in grado di re-identificare pedoni e veicoli in diversi flussi video. Quando si cerca di re-identificare un particolare oggetto, l'obiettivo dell'algoritmo non 猫 quello di re-identificare l'oggetto con una probabilit脿 del 100%, ma piuttosto di presentare un elenco di oggetti che potrebbero corrispondere a quello originale.
La reidentificazione avviene calcolando una distanza tra i diversi oggetti, che corrisponde alla differenza complessiva tra questi oggetti. La distanza viene calcolata eseguendo diversi algoritmi sugli oggetti; ogni algoritmo prende in considerazione diverse caratteristiche degli oggetti, come la forma o il colore, per calcolare quanto un oggetto 猫 diverso da un altro.